基于反馈补偿K-means的救援物资需求预测

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1、第４６卷第５期航空计算技术Ｖｏｌ．４６Ｎｏ．５２０１６年９月ＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅＳｅｐ．２０１６基于反馈补偿Ｋ-ｍｅａｎｓ的救援物资需求预测喻慧，张明，喻珏（南京航空航天大学民航学院，江苏南京２１１１０６）摘要：针对低空应急救援过程中救援物资需求的多样性与不确定性，提出基于反馈补偿Ｋ-ｍｅａｎｓ相似搜索的物资需求预测算法。通过比较非平稳数据处理方法，采用差分自回归平均移动模型（ＡＲＩＭＡ）对历史灾情数据进行平滑处理；将预处理后的灾情数据运用基于反馈补偿的Ｋ-ｍｅａｎｓ方法进行聚类分析；再对比夹角余弦，杰卡德相似系数以及相关系数这３

2、种方法，搜索出相似度最大历史灾情案例，并线性求解当前低空应急救援所需物资量。实验结果表明，在基于反馈补偿Ｋ-ｍｅａｎｓ相似搜索的物资需求预测过程中，运用相关系数搜索的误差是最小的，方法不仅提高了大数据处理能力，而且在一定程度上提高了预测精度。关键词：反馈补偿；Ｋ-ｍｅａｎｓ；ＡＲＩＭＡ；相似度；需求预测中图分类号：Ｖ３５５．１文献标识码：Ａ文章编号：１６７１-６５４Ｘ（２０１６）０５-００５２-０５AviationSuppliesDemandForecastingBasedonFeedbackCompensationK-meansSimilarSearchＹＵＨｕｉ，Ｚ

3、ＨＡＮＧＭｉｎｇ，ＹＵＪｕｅ（CivilAviationCollege，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing２１１１０６，China）Abstract：Ａｉｍｉｎｇａｔｓｌｏｖｉｎｇｔｈｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙａｎｄｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｔｈｅｓｕｐｐｌｉｅｓｄｅｍａｎｄｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆａｖｉａｔｉｏｎｒｅｓｃｕｅ，ａｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎＫ-ｍｅａｎｓｓｉｍｉｌａｒｓｅａｒｃｈｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔ，ｓｍｏｏ

4、ｔｈｉｎｇｔｈｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｄａｔａｔｈｒｏｕｇｈＡＲＩＭＡｍｏｄｅｌ；ｔｈｅｎ，ｍａｋｉｎｇａｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅｐｒｅｔｒｅａｔｅｄｄｉｓａｓｔｅｒｄａｔａｔｈｒｏｕｇｈｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎＫ-ｍｅａｎｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｅａｒｃｈｉｎｇｏｕｔｔｈｅｍｏｓｔｓｉｍｉｌａｒｃａｓｅｉｎｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｄｉｓａｓｔｅｒｄａｔａｂｙｕｓｉｎｇｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ａｎｄｏｂｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｕｐ－ｐｌｉｅｓｄｅｍａｎｄｆｏｒａｖｉａｔｉｏｎｒｅ

5、ｓｃｕｅｔｈｒｏｕｇｈｌｉｎｅａｒｃｏｎｔｒａｓｔ．Ａｍａｓｓｏｆｒｅａｌｓｅｉｓｍｉｃｄａｔａｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｔｏｖｅｒ－ｉｆｙｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎＫ-ｍｅａｎｓｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｂｕｔａｌｓｏｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Keywords：ｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｍｐｅｎｓａ

6、ｔｉｏｎ；Ｋ-ｍｅａｎｓ；ＡＲＩＭＡ；ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ；ｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ引言了基于粗糙集理论的案例推理预测模型和基于遗传优低空应急救援物资需求预测，受到诸多实际因素化神经网络的预测模型，分别对不同情况下的应急救［３］影响，具有很强的时效性和阶段性，同时救援过程中所援物资需求作了预测；陈超提出了结合应急物资用需物资信息具有多样性和不确定性，且数据量大，在灾途和物资需求紧急程度的应急物等提出了一种新的基情发生短时间内获取的信息极为有限，需要对灾区历于混合进化ＲＢＦ神经网络的方法对紧急供应需求量［６］史数据进统计挖掘，进而得出资源需求分布预测，以保的时间

7、序列进行预测研究；Ｘｕ整合了经验模式分解证预测的准确性。科学合理的低空应急物资需求预测和差分自回归移动平均方法，提出了一种混合ｅｍｄ-不仅能及时给灾民提供充足的物资保障，而且能为今ａｒｉｍａ预测方法。已有的相关研究忽略了对历史灾情后低空救援的应急调度决策提供基础数据。因此，对大数据的预处理，也未考虑到灾情特征因素间的相关航空应急物资需求进行合理预测是低空应急救援中必性，案例相似度的计算也较为片面，因而难以获得准确［１］不可少的环节。王炜提出了基于风险分析方法和案的应急救援物资需求。为使预测结果更为准确，本文［２］例推理技术的应急资源需求预